양자 머신 러닝

AI의 미래를 가속화하고 풍요롭게 만들기

인공지능은 모든 산업을 재편하고 있지만, 현재의 모델들은 끊임없이 증가하는 데이터와 에너지를 요구합니다. 양자 머신 러닝(QML)은 인공지능에 새로운 차원을 제시합니다: 양자 현상을 활용하여 학습을 가속화하고 모델을 풍부하게 하는 알고리즘으로, 기존 한계 너머를 실현합니다.

양자 머신 러닝

하이브리드 퀀텀-클래식 알고리즘

오늘날 QML은 하이브리드 시대에 자리 잡고 있으며, 양자 프로세서가 GPU 및 CPU와 함께 작동합니다. 이러한 설정에서 양자 장치는 AI 보조 프로세서 역할을 하여 훈련 및 추론 성능을 향상시킵니다. 이러한 하이브리드 접근 방식은 이미 패턴 인식, 생성형 AI, 심지어 Visual Transformers와 같은 차세대 아키텍처와 같은 분야에서 유망한 모습을 보여주고 있으며, QML이 미래의 AI 시스템을 어떻게 변화시킬지 시사하고 있습니다.

양자 기술 로드맵

오늘의 가속에서 내일의 확장까지

우리는 양자 머신 러닝의 하이브리드 시대에 접어들었습니다: 양자 프로세서는 이미 클래식 하드웨어와 결합될 때 훈련을 가속화하고 AI 워크플로우를 강화합니다. 이러한 초기 알고리즘들은 분류, 생성형 AI, 강화 학습 등 다양한 분야에서 유망한 모습을 보이고 있습니다.

다음 단계는 내결함성 양자 컴퓨팅으로, 신뢰할 수 있는 대규모 시스템이 산업 전반에 걸쳐 양자 강화 모델을 적용 가능하게 할 것입니다. 이는 콴델라의 로드맵 핵심입니다: 현재의 작업 가속화에서 내일의 산업 규모 양자 인텔리전스 구현으로의 전환입니다.

동시에, 양자 영감(Quantum-Inspired) 기법도 등장하고 있습니다. 이는 양자 설계 원리를 적용한 고전적 기술로, 오늘날에도 가치를 창출하며 조직이 양자 하드웨어로 원활하게 전환할 수 있도록 준비시킵니다.

QML의 장점

AI 가속화 및 성과 강화

양자 머신 러닝은 단순히 미래의 기술이 아닙니다. 이미 오늘날 성능을 가속화하고 AI 모델을 풍부하게 만들기 시작했습니다. 기술이 확장됨에 따라 이러한 이점은 더욱 강력해질 것입니다:

더 높은 정확도
양자 모델은 고전 알고리즘이 종종 놓치는 상관관계를 포착하여 분류, 예측 및 생성 작업의 정확도를 향상시킵니다.
자원 효율성
양자 레이어는 항상 방대한 매개변수 수를 요구하지 않으면서도 정확도를 향상시킬 수 있습니다. 이는 다음과 같은 길을 열어줍니다. 더 작고, 더 콤팩트한 동등하거나 더 우수한 성능을 달성하는 모델들 — 더 가벼운 AI를 향한 길.
확장 가능한 지능
양자 모델은 고전 모델보다 훨씬 풍부한 데이터 공간을 표현할 수 있어, AI가 확장됨에 따라 더 복잡한 상관관계를 처리할 수 있는 길을 열어줍니다.
더 빠른 수렴
하이브리드 양자-고전 루틴은 목표 정확도에 도달할 수 있다. 더 적은 반복 또는 더 작은 데이터 세트 순수한 고전적 방법보다 — 고급 모델 훈련에 필요한 노력을 줄여줍니다.
에너지 사용량 감소
콴델라의 광자 프로세서는 GPU 기반 훈련보다 전력 소모량이 현저히 적어 실질적인 이점을 제공합니다. 에너지 이점 집중적인 AI 작업 부하를 위해.